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存储引擎

存储引擎简介

存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的，而不是基于库的，所以存储引擎也可被称为表类型。查询表的存储引擎，通过查询建表语句

show create table user;

--查询当前数据库支持的存储引擎：

show engines;

--创建一个以MyISAM存储引擎的表
create table my_myisam(
    id int,
    name varchar(10)
) engine =MyISAM;

show create table my_myisam;
--创建一个以MEMORY存储引擎的表
create table my_memory(
                          id int,
                          name varchar(10)
) engine =MEMORY;

:::info 1.在创建表时，指定存储引擎 CREATE TABLE表名( 字段1字段1类型[COMMENT字段1注释]， 5595: 字段n字段n类型 [COMMENT字段n注释] )ENGINE=INNODB[COMMENT表注释] 2.查看当前数据库支持的存储引擎 SHOW ENGINES :::

存储引擎特点

InnoDB

介绍

InnoDB是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在MySQL5.5之后，InnoDB是默认的MySQL存储引擎。

特点

DML操作遵循ACID模型，支持事务； 行级锁，提高并发访问性能：支持外键FOREIGN KEY约束，保证数据的完整性和正确性；

文件

XXX.ib:xx代表的是表名，innoDBi引擎的每张表都会对应这样一个表空间文件，存储该表的表结构(frm、sdi)、数据和索引。参数：innodb_file_per_table MyISAM

介绍 MyISAM是MySQL早期的默认存储引擎。特点不支持事务，不支持外键支持表锁，不支持行锁访问速度快文件 Xx.sdi:存储表结构信息 Xx.MYD:存储数据 Xx.MYI:存储索引 Memory 介绍 Memoryi引擎的表数据时存储在内存中的，由于受到硬件问题、或断电问题的影响，只能将这些表作为临时表或缓存使用。特点内存存放 hash索引（默认）】文件 x.sdi:存储表结构信息

存储引擎选择

在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。

InnoDB:是Mysql的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。 MyISAM：如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎是非常合适的。 MEMORY:将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。MEMORY的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性。

总结

索引

索引概述

介绍

索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

演示

优缺点

索引结构

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包含以下几种：一般默认就是B+tree索引所有数据都会出现在叶子节点叶子节点形成一个单向列表 为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构？

相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；对于B-tree,无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；相对Hash索引，hash索引只支持等值匹配，B+tree支持范围匹配及排序操作；

索引分类

聚集索引，叶子节点保存了一行的数据，而二级索引，存储的是主键的索引思考？第一条语句的效率高，因为第一条只需要到聚集索引去找到行数据而第二条数据需要先走name的二级索引查找对应的id值，再到聚焦索引去找行数据，需要回表查询每一个节点都是存储在一个页中高度为2： n8+(n+1)6=161024 （16k，一页） n=1170 它能够存储的数据量为 117116=18736 高度为3：11711171*16=21939856

索引语法

创建索引

CREATE [UNIQUE| FULLTEXT] INDEX index_name ON table_name index_col_name,...)

查看索引

SHOW INDEX FROM table name

删除索引

DROP INDEX index name ON table_name

show index from b_user;
--常规索引
create index idx_user_name on b_user(user_name);
--唯一索引
create unique index   idx_money on b_user(money);
--联合索引
create index idx_user_name_money on b_user(user_name,money);

create index idx_user_meail on tb_user(email);
--删除索引
drop index idx_money on b_user;

SQL性能分析

SQL执行频率

MySQL客户端连接成功后，通过show[sessionlglobal]status命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的 INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次： SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';

慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_.time,单位：秒，默认10秒)的所有SQL语句的日志。 MySQL的慢查询日志默认没有开启，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf)中配置如下信息：默认关闭 vi /etc/my.cnf

profile详细

show profiles能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过nave profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持默认profile是关闭的开启profile

profile操作：

explain执行计划

EXPLAIN或者DESC命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息，包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。

查询所有学生的选课情况查看执行顺序：查询选修了MYSQL课程的学生（子查询） select _* _from student s where s.id in(select sc.studentid from student_course sc where sc.courseid= (select id from course c where c.name='MySQL')); 的代表内部子查询

不访问任何表它的连接类型才是null

语法： #直接在selecti语句之前加上关键字explain/deC EXPLAIN SELECT字段列表FROM表名WHERE条件；

Id selecti查询的序列号，表示查询中执行select-子句或者是操作表的顺序(id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大，越先执行)。 select_type 表示SELECT的类型，常见的取值有SIMPLE(简单表，即不使用表连接或者子查询)、PRIMARY(主查询，即外层的查询)、 UNION(UNION中的第二个或者后面的查询语句)、SUBQUERY(SELECT./WHERE之后包含了子查询)等 type 表示连接类型，性能由好到差的连接类型为NULL、system、const（主键/唯一索引）、eq_ref、ref(非唯一性索引）、range、index、all。 possible key 显示可能应用在这张表上的索引，一个或多个。 Key 实际使用的索引，如果为NULL,则没有使用索引。 Key_len 表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好。 rows MySQL认为必须要执行查询的行数，在innodb引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的。 filtered 表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered的值越大越好。

索引使用

最左前缀原则

对于tb_user ，的联合索引 profession,age,status ，若最左边的列 profession不存在，索引就全部失效了

若跳跃了某一列，索引会部分失效

索引的最左字段只要存在，就会生效，跟查询的顺序无关

范围查询：

联合索引中，出现范围查询(>，<)，范围查询右侧的列索引失效 explain selectfrom tb_user where profession='软件工程'and age>30 and status='0'; 索引长度为49，导致 age的索引失效了如何规避索引失效呢？？ explain selectfrom tb_user where profession='软件工程'and age>=30 and status='0'; 把>,<改成>= <=

索引失效的情况

不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。

explain select * from tb_user where phone = '17799990015'; 使用了单列索引 explain select * from tb_user where substring(phone,10,2) = '15'; 并没有使用phone索引，因为对索引列进行了函数运算

字符串类型的字段没有加' '；

explain select * from tb_user where phone = 17799990015; explain select * from tb_user where phone = '17799990015';

模糊查询

如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。等值匹配模糊匹配尾部模糊匹配模糊匹配头部模糊匹配前后都模糊匹配，也失效

OR连接的条件

用or分割开的条件，如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。 explain select * from tb_user where id=10 and age=23; explain select * from tb_user where phone ='17799990017'or age=23; 给age建立索引，再次使用查询or 索引生效了

数据分布影响

当我们把电话改成最小的电话就不走索引了，这是因为所有的表的数据都是 >=这个电话号，就走了全表扫描

这说明了如果走索引查询慢就不会走索引走不走索引取决于当前数据库的数据分布情况

SQL提示

SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。给profession添加索引发现还是走的联合索引，没有走单列索引我们可以建议sql走哪一个索引（mysql内部会进行评估，可能不会接收你的建议） explain select *from tb_user use index(idx_user_pro) where profession='软件工程'; 忽略某个索引： explain select *from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession='软件工程'; 强制某一个索引： explain select *from tb_user force index(idx_user_pro) where profession='软件工程';

覆盖索引

尽量使用覆盖索引（查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到），减少select*。

explain select * from tb_user where profession ='软件工程’and age=31 and status ='0';

explain select id,profession,age,status from tb_user where profession='软件工程' and age=31 and status='0';

:::info 知识小贴士： NULL:查找使用了索引，但是需要回表查询数据 using index：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据 :::

给username 和password 建立联合索引，不需要走回表查询了，直接覆盖查询

前缀索引

当字段类型为字符串(varchar,text等)时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘O,影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。

语法： create index idx_xxxx on table_name(column(n)) ;

前缀长度：可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高，唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。 select count(distinct email)/count(*) from tb_user; 创建索引 email ，前五个数据的索引长字符串和文本比较长的时候，可以考虑使用前缀索引，降低索引的体积，提高查询的效率

单列索引和联合索引

单列索引：一个索引只包含单个列，单个字段联合索引：一个索引包含多个列，多个字段

有name和phone两个单列索引进行查询，只走了phone索引

给它创建联合索引 :::info 在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，而非单列索引。 :::

索引设计原则

:::info 1). 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引。 2). 针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）操作的字段建立索引。 3). 尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。 4). 如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引。 5). 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率。 6). 要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率。 7). 如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。 :::

Mysql的存储引擎与索引